在峰会期间举办的“AI基座芯片论坛”邀请到紫光国芯、紫光同创、紫光云、EIA联盟生态伙伴无问芯穹等公司的技术专家带来了7场精彩演讲，多位嘉宾还参与了圆桌论坛《Agent驱动下的算联存硬件一体化》的探讨。

新紫光集团联席总裁陈杰开场致辞

新紫光集团联席总裁陈杰在开场致辞中指出，AI时代对算力基础设施的需求是结构性的、长期的，芯片是这场变革不可替代的物质基础。无论是在云端的数据中心里，还是在终端的手机、PC、智能汽车等之中，由AI芯片、高速互联芯片、先进封装与高带宽存储共同构成的AI基座，正在成为智能衍生的物理载体，驱动智能无所不至。AI基座的高度，决定了AI的边界；AI基座的成果，决定了自主的深度。

破局高速互联，让算力释放无尽潜力

在AI大模型参数普遍突破万亿量级的当下，算力已不再是唯一的瓶颈，高速互联正在成为决定AI训推效率的关键变量。

LT公司首席技术官曾敏分享GT-Link/GT-Fabric芯片解决方案

LT公司首席技术官曾敏指出，在算力需求激增的趋势下，当前互联技术面临带宽、时延、扩展性、可靠性等多重挑战，Scale-Up 网络是突破算力天花板的关键一环。作为G-Link平台关键成员，LT研发了全面支持G-Link协议的GT-Link/GT-Fabric芯片解决方案，可支持大整机72卡和背靠背144卡，到跨机柜的1024卡SuperPOD，乃至8192卡超大规模的xD Mesh等多种拓扑，时延低至300纳秒，并可根据业务需求灵活提供100GB到800GB的通信带宽。

GT公司首席运营官罗彬发布GT可编程交换芯片

GT公司首席运营官罗彬认为，可编程交换芯片打破硬件的“黑盒”限制，将网络转发规则的控制权从硬件转移到软件，支持通过编程动态定义转发逻辑，完美适配云原生、AI等新兴场景，为网络创新开启无限可能。GT研发了全国产可编程高性能交换芯片，其核心特点是协议、转发逻辑、表项均可编程， 具备高密度、低时延、大缓存、高可靠等特性，广泛适用于各类网络、互联应用场景。

在新紫光集团“大研发、大制造、大市场”的统筹机制下，LT与GT已实现技术协同，可共同构建起南北向全栈智算互联方案，将MFU从30%提升至80%，单Token成本降至传统方案的35%。

GT公司研发副总裁丁同浩分享CPO硅光互连解决方案

GT公司研发副总裁丁同浩则分享了面向下一代智算集群网络的CPO硅光互连解决方案，他指出AI大模型的算力需求每两年增长100倍，而GPU算力、显存带宽与互联速率的综合迭代仅维持在3.3倍左右。33倍巨大鸿沟已严重超出了传统电互联的物理极限。从电到光，CPO不仅是传输介质的改变，更是计算架构的一次全新重构。

多维技术创新，驱动AI芯片性能跃升

在AI追求算力极限的征程中，高速互联技术虽然是至关重要的环节，但存储与多元芯片的创新发展同样不容忽视，存储技术突破与计算架构创新也在驱动AI芯片性能跃升。

紫光国芯高级副总裁左丰国分享3D堆叠DRAM技术创新

紫光国芯高级副总裁左丰国认为，AI时代“存储墙”问题比以往更加严峻，存储性能提升缓慢，已经严重拖累芯片性能释放。3D堆叠DRAM更易实现数量级的带宽提升并且功耗显著下降，同时借助先进封装具备实现存算一体的天然优势，是应对AI时代特别是推理场景下存储需求的趋势性技术，未来有望成为主流。

紫光同创市场总监吕喆分享FPGA技术创新

紫光同创市场总监吕喆更聚焦AI推理场景的芯片架构创新，他表示，以DeepSeek为代表的开源大模型推动了算力平权，但AI普惠需要解决现有硬件体系所面临的“高性能、低成本、低功耗”三重挑战，如何高效解决MOE的动态路由、内存带宽、负载均衡等问题成为关键。在大模型推理落地场景中，FPGA分布式矩阵完美契合MOE架构，可重构特性支持模型极速适配，将算力利用率“打满”，并且支持低成本 DRAM 实现高端 GPU 级内存带宽，实现高性能、低成本、低功耗完美交付。

AI赋能行业，加速AI落地

AI的广泛落地，既需要面向应用场景的、极致精益的技术工程能力以降低使用门槛，也离不开面向重点行业的、深度融合的赋能平台以升级产业范式。

EIA联盟生态伙伴、无问芯穹联合创始人戴国浩从技术工程视角聚焦智能终端的优化，他提出AI时代的新范式是“Token工厂”，核心目标是高效、低成本的生产高质量Token。Token成本与单位时间内产生的Token数量（吞吐）和单位能量产生的Token数量（能效）直接相关。无问芯穹的技术团队通过“软硬协同+端云协同”的双重优化，来系统性地降低Token成本，包括利用大模型指导小模型的MoE专家放置策略、端云模型协同处理、推测解码、知识蒸馏与模型压缩、定制化稀疏大模型设计等。

紫光云总裁王燕平分享天工设计平台

紫光云总裁王燕平则立足于产业发展视角聚焦创新性AI芯片设计平台的构建，他指出当前中国芯片设计公司数量众多但“小、散、弱”，陷入低端内卷，行业迫切需要通过技术创新向价值链高端攀登，并解决普遍存在的人力资源短缺和研发效率低下的问题。紫光云天工设计平台以“AI+云”赋能芯片设计，从传统的工具提供，升级为覆盖“人、流程、工具” 的一体化、智能化解决方案，将行业知识、工程实践与AI能力深度融合。

《Agent驱动下的算联存硬件一体化》圆桌论坛

此外，在圆桌论坛环节，与会嘉宾一致认为，应对以智能体为代表的新一代AI工作负载，必须进行系统级、一体化的软硬件协同优化，核心是打破“存储墙”、“通信墙”和“功耗墙”，通过芯片、互联、存储、封装、架构乃至设计方法学的全面革新，来最终实现高效、低成本的生产Token的目标。未来AI将在芯片设计中扮演越来越重要的角色，从辅助设计走向共同设计，最终可能实现由AI主导的芯片架构创新。

Token经济时代，面对算力、存储与互联的多重瓶颈，单一部件的性能堆叠已触及天花板，未来的竞争力将取决于能否实现“算、存、联、构、封”一体化设计——即通过计算架构、存储层级、互联拓扑、先进封装乃至设计方法学的深度融合，以系统级协同创新，为AI提供更高效、更低成本物理基石，让AI基座成为驱动产业突破的核心驱动力。